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作者：王昭卿;常延朝;陈建磊;鲍威宇;
单位：山东电力工程咨询院有限公司;山东大学电气工程学院;
摘要：可再生能源大规模部署趋势之下，针对逆变器等高频电力电子设备所引发的日趋严峻的暂态电能质量问题，提出一种基于多融合改进变分模态分解（modified variational mode decomposition,MVMD）与优化支持向量机（improved support vector machine,ISVM）的复杂电能质量扰动识别方法，进而促进电能质量提升。首先，MVMD算法利用模态总能量占比最大的原则自适应调节扰动模态分解层数，从而构造最优扰动模态特征向量。然后，通过构造多融合组合核函数结构实现原始扰动信号与扰动模态特征向量的有效映射与融合，形成ISVM模型，提升扰动识别准确率。最后，通过多个测试对比，表明所提的多融合MVMD-ISVM模型可有效地对扰动信号进行特征提取与识别分类，且具有更高的识别精度与抗噪性能，适用于现代电网中复杂电能质量扰动信号的快速、准确识别。
关键词：电能质量;;扰动分类;;扰动识别;;变分模态分解;;支持向量机;;可再生能源
基金资助：山东省自然科学基金项目（ZR2023QE177）~~
